基于机器学习的高职生学习绩效影响因素研究

作     者：刘笑言 刘创 周建军 杨进 Liu Xiaoyan;Liu Chuang;Zhou Jianjun;Yang Jin

作者机构：成都工业职业技术学院 成都工业职业技术学院财经商贸学院 

出 版 物：《中国职业技术教育》 (Chinese Vocational and Technical Education)

年 卷 期：2024年第14期

页      面：54-63页

学科分类：0401[教育学-教育学] 04[教育学] 040108[教育学-职业技术教育学] 

基　　金：中国物流学会、中国物流与采购联合会、教育部高等学校物流管理与工程类专业教学指导委员会项目“数智化背景下新文科物流与供应链专业人才培养模式研究”(项目编号:JZW2023195,主持人:刘创) 四川省教育厅项目“职教集团实体化运营下的中高职贯通衔接培养研究与实践”(项目编号:GZJG2022-054,主持人:杨进) 四川省教育厅人文社会科学重点研究基地——四川省教育信息化应用与发展研究中心项目“大数据支持下高职生个性化培养及实践研究”(项目编号:JYXX21-005,主持人:刘创) 

主　　题：职业教育 高职生 机器学习 学习绩效 学习行为 

摘      要：学习绩效是衡量高职教学质量的重要指标。以混合学习模式下的高职生为研究对象,基于“学习预备—学习过程—学习结果的3P分析框架,收集学生个体特征、学习行为和阶段性学习结果数据,对比多种机器预测模型,结合聚类分析探究高职生学习绩效的影响因素。结果发现:高职生学习绩效影响程度排序为学习行为特征阶段性学习结果特征学生个体特征,课外学习行为课内学习行为,学习次数学习时长,小阶段学习结果大阶段学习结果;群体特征呈现优秀学生学习时间投入多但学习效率不理想,普通学生技能和素养不强的特征。基于此,从教学对象、教学资源、教学过程和教学评价四方面提出干预,以提高学习绩效。